LLM的推演
如何评判AI-LLM带来的影响
工具的异化
AI-LLM —— 生产力工具
AI 在生产环节的地位
1. 什么是生产
一种结构化的——独属于人类的运动
2. 为什么要生产
为什么要生产 = 为什么要工作
古代：茹毛饮血，部落生活，靠天吃饭，一个人需要直面生存的基本问题和环节；
近现代：摩登时代，工厂，在整个结构化的符号系统里，面包是从机器里变出来的。
本质: 人类需要生存
马斯洛需求模型的五个层次：
衣食住行 + 情感理念
- 生理需求
- 安全需求
- 归属与爱的需求
- 尊严需求
- 自我实现需求
生活在这个世界上，避无可避的诅咒
3. AI如何中介
现实的工具：一辆自行车，拓宽了人类的活动范围，使人在空间上的移动这一能力有所加强，俗一点说：吃的更好，玩的更好，甚至改变人类的生活方式，某种意义上的自由选择权；形而下的。
理念的工具：一套制度，一种道德，一个规则；例子：资本主义，善恶观，OKR；定义的话语权；形而上的。
它们的关系：人类使用形而下的工具 → 服务于形而上的形态 → 获取形而下的物质 → 达成自己形而下或形而上的目的
客观来说，AI显然是一种现实的工具，但它相较于其他工具，承载了太多形而上的目的——它代表效率，制造焦虑，甚至代表生产力本身。
AI一定不会改变的是人类与世界最根本的辩证关系。
AI会改变的，或者说正在改变的，是人类的生产形式。
具体而言：
- 人类获取知识的方式
- 人类创作的形式
AI-LLM 的导向
1. 模型能力的放缓
LLM 的能力增长将在未来数年内显著放缓。它依然强大，但不太可能出现 GPT-4 级别的跃进式增强了。
为什么放缓？纯文本预训练的语料数据正逐渐耗尽，这是 Scaling Law 推力最大的一个轮子转不动了。
与此同时，业界的重心早已从”喂进去的数据够不够大”，转向了”教出来的回答够不够好”：先是教会模型以助理身份说话，再请人类裁判不断打分纠偏，到如今让模型自己揣摩——在回答之前先拆解、斟酌、推演，用额外的等待时间换取更深的思考质量。这条路仍然能让模型越变越聪明，只是每一步迈下去，付出的力气越来越大，收获却越来越细碎了——它更像是精耕细作，而非早年那种一铲子下去整块金砖翻出来的跃迁。
为什么依然强大？当前模型已经掌握了相当程度的世界知识与推理能力。接下来的战场不再是颠覆性的能力突破，而是可靠性、成本与工程落地。
2. 产业的后续
AI的相关产业仍将继续持续 5 年以上：
- 芯片
- 算力
- 加速
- 部署
3. 我们能做什么
理性看待，不要被狂热叙事与意识形态所捕获。
保持独立思考的能力。
绝对不可以把这份能力交出去，否则存在会向你发出最震颤的拷问。